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基于形式概念分析的模式匹配算法
  • ISSN号:1001-0505
  • 期刊名称:东南大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:34-39
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]东南大学计算机科学与工程学院,南京210096, [2]东南大学计算机网络与信息集成教育部重点实验室,南京210096
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60504029,60672092,60873236)、国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2008AA04Z103).
  • 相关项目:基于服务计算的一类不可分解调度问题自适应算法
中文摘要:

提出了一种基于形式概念分析的模式匹配的FCABSM方法,该方法由3部分组成:首先,以朴素贝叶斯文本分类算法为基础设计名称分类算法及描述分类算法,分类目标模式与待匹配模式的元素名以及元素描述,为模式间元素的匹配提供初始依据.其次,利用形式概念分析技术整合分类结果、元素类型信息以及约束信息,提高匹配精度.该阶段为待整合信息创建形式上下文、获取形式上下文中蕴涵的概念、确立概念间偏序关系及构建概念格.最后,以第二阶段的概念格为计算依据,引入基于结构的相似评估模型来计算出最终的匹配结果.实验表明,基于FCA的模式匹配方法的平均性能优于缺少FCA整合的直接匹配方法.

英文摘要:

A new schema matching approach based on formal concept analysis(FCA) is introduced.The procedure contains three steps.Firstly,the evidence about each element being matched is initialized by applying name classifier and description classifier which are built on Naive Bayes Text Classifier to classify the names and descriptions of the elements.Secondly,FCA is applied to integrate the classified results as well as type messages and constrains to increase the evidence.This step is designed to create formal context for various information to be integrated,acquire the concept contained,figure out the partial order between concepts and construct the concept lattice.At last,a structural similarity measure is introduced to calculate the final matches.Experimental results demonstrate that FCA-based matching outperforms direct matching(without the benefit of FCA).

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期刊信息
  • 《东南大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:东南大学
  • 主编:毛善锋
  • 地址:南京四牌楼2号
  • 邮编:210096
  • 邮箱:xuebao@seu.edu.cn
  • 电话:025-83794323
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0505
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1178/N
  • 邮发代号:28-15
  • 获奖情况:
  • 先后荣获第三届国家期刊奖百种重点期刊奖,2006-2...,2013年荣获首届江苏省新闻出版政府奖"报刊奖"
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23651